(57)【要約】  本発明は、データソースに基づく業務カスタマイズ装置、方法、システム及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。データソースに基づく業務カスタマイズ装置は、記憶手段と、処理手段と、記憶手段に記憶されており、且つ処理手段上で動作するデータソースに基づく業務カスタマイズシステムとを含み、データソースに基づく業務カスタマイズシステムが処理手段により実行されるとき、所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得するステップと、予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いてユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別するステップと、ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、各データソースに対応するグループ業務を決定し、各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行うステップとを実現する。本発明は広範囲で業務カスタマイズを行って、業務カスタマイズの効率を高めることができる。
2019519009.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データソースに基づく業務カスタマイズ装置であって、
記憶手段と、処理手段と、前記記憶手段に記憶されており、且つ前記処理手段上で動作するデータソースに基づく業務カスタマイズシステムとを含み、前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが前記処理手段により実行されるとき、
所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得するステップＳ１と、
予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別するステップＳ２と、
ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行うステップＳ３と、を実現することを特徴とするデータソースに基づく業務カスタマイズ装置。
【請求項２】
前記ユーザグループタグ識別モデルは最大エントロピー原理に基づき確立され、前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はユーザの挙動属性の分布関数を含み、前記ユーザの挙動属性の分布関数は
2019519009.tif 000049
であり、ただし、前記ｘはユーザ、前記ｙはユーザタグ、前記ｆｊ（ｘ，ｙ）はユーザｘのｊ番目の特徴の属性、λｊ,ｙ＝｛λ１,ｙ，λ２,ｙ，λ３,ｙ,・・・,λF,ｙ｝はユーザの挙動属性の確率分布、前記Ｚ（ｘ）は正規化因子であることを特徴とする請求項１に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ装置。
【請求項３】
前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はさらに最適化関数を含み、前記最適化関数は
2019519009.tif 000050
であり、ただし、前記P(xi,yｉ)はユーザグループタグにおけるユーザｘｉのタグｙｉの出現確率、前記
2019519009.tif 000051
はユーザの挙動属性の尤度関数、前記
2019519009.tif 000052
は正規化因子、前記βは前記最適化関数の正規化の度合いをコントロールするパラメータであることを特徴とする請求項２に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ装置。
【請求項４】
前記ユーザグループタグ識別モデルを識別するプロセスは前記ユーザの挙動属性の確率分布を反復法で解くステップを含み、各反復法で解くステップにおいて、さらに微分的手法により反復法で解くことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ装置。
【請求項５】
前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが前記処理手段により実行されてステップＳ１を行う前に、さらに、
所定の数のデータソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得し、データソースから取得したユーザ生成コンテンツごとにグループデータサンプルとし、グループデータサンプルごとに、対応するユーザグループタグを注記するステップＳ０１と、
前記グループデータサンプルを所定の第１比率を占めるトレーニングセットと所定の第２比率を占める検証セットに分ける（ただし前記第１比率と第２比率の和は１以下である）ステップＳ０２と、
前記トレーニングセットにおけるグループデータサンプルを用いて所定のユーザグループタグ識別モデルをトレーニングし、トレーニングが完了した後、前記検証セットを用いて、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルの正確度について検証するステップＳ０３と、
正確度が所定の閾値より大きい場合、モデルのトレーニングを終了し、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルをステップＳ２におけるユーザグループタグ識別モデルとし、正確度が所定の閾値以下である場合、データソースの数を増加し、増加分のデータソースを含めて再度トレーニングを行うステップＳ０４と、を行うことを特徴とする請求項１、請求項２又は請求項３に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ装置。
【請求項６】
データソースに基づく業務カスタマイズ方法であって、
所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得するステップＳ１と、
予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別するステップＳ２と、
ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行うステップＳ３と、を含むことを特徴とするデータソースに基づく業務カスタマイズ方法。
【請求項７】
前記ユーザグループタグ識別モデルは最大エントロピー原理に基づき確立され、前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はユーザの挙動属性の分布関数を含み、前記ユーザの挙動属性の分布関数は
2019519009.tif 000053
であり、ただし、前記ｘはユーザ、前記ｙはユーザタグ、前記ｆｊ（ｘ，ｙ）はユーザｘのｊ番目の特徴の属性、λｊ,ｙ＝｛λ１,ｙ，λ２,ｙ，λ３,ｙ,・・・,λF,ｙ｝はユーザの挙動属性の確率分布、前記Ｚ（ｘ）は正規化因子であることを特徴とする請求項６に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法。
【請求項８】
前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はさらに最適化関数を含み、前記最適化関数は
2019519009.tif 000054
であり、前記P(xi,yi)はユーザグループタグにおけるユーザｘｉのタグｙｉの出現確率、前記
2019519009.tif 000055
はユーザの挙動属性の尤度関数、前記
2019519009.tif 000056
は正規化因子、前記βは前記最適化関数の正規化の度合いをコントロールするパラメータであることを特徴とする請求項７に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法。
【請求項９】
前記ユーザグループタグ識別モデルを識別するプロセスは前記ユーザの挙動属性の確率分布を反復法で解くステップを含み、各反復法で解くステップにおいて、さらに微分的手法により反復法で解くことを特徴とする請求項７又は請求項８に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法。
【請求項１０】
前記ステップＳ１を行う前に、
所定の数のデータソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得し、データソースから取得したユーザ生成コンテンツごとにグループデータサンプルとし、グループデータサンプルごとに、対応するユーザグループタグを注記するステップＳ０１と、
前記グループデータサンプルを所定の第１比率を占めるトレーニングセットと所定の第２比率を占める検証セットに分ける（ただし前記第１比率と第２比率の和は１以下である）ステップＳ０２と、
前記トレーニングセットにおけるグループデータサンプルを用いて所定のユーザグループタグ識別モデルをトレーニングし、トレーニングが完了した後、前記検証セットを用いて、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルの正確度について検証するステップＳ０３と、
正確度が所定の閾値より大きい場合、モデルのトレーニングを終了し、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルをステップＳ２におけるユーザグループタグ識別モデルとし、正確度が所定の閾値以下である場合、データソースの数を増加し、増加分のデータソースを含めて再度トレーニングを行うステップＳ０４と、を行うことを特徴とする請求項６、請求項７又は請求項８に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法。
【請求項１１】
データソースに基づく業務カスタマイズシステムであって、
所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得する取得モジュールと、
予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別する識別モジュールと、
ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行う決定モジュールと、を含むことを特徴とするデータソースに基づく業務カスタマイズシステム。
【請求項１２】
前記ユーザグループタグ識別モデルは最大エントロピー原理に基づき確立され、前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はユーザの挙動属性の分布関数を含み、前記ユーザの挙動属性の分布関数は
2019519009.tif 000057
であり、ただし、前記ｘはユーザ、前記ｙはユーザタグ、前記ｆｊ（ｘ，ｙ）はユーザｘのｊ番目の特徴の属性、λｊ,ｙ＝｛λ１,ｙ，λ２,ｙ，λ３,ｙ，・・・，λF,ｙ｝はユーザの挙動属性の確率分布、前記Ｚ（ｘ）は正規化因子であることを特徴とする請求項１１に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズシステム。
【請求項１３】
前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はさらに最適化関数を含み、前記最適化関数は
2019519009.tif 000058
であり、ただし、前記P(xi,yi)はユーザグループタグにおけるユーザｘｉのタグｙｉの出現確率、前記
2019519009.tif 000059
はユーザの挙動属性の尤度関数、前記
2019519009.tif 000060
は正規化因子、前記βは前記最適化関数の正規化の度合いをコントロールするパラメータであることを特徴とする請求項１２に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズシステム。
【請求項１４】
前記ユーザグループタグ識別モデルを識別するプロセスは前記ユーザの挙動属性の確率分布を反復法で解くステップを含み、各反復法で解くステップにおいて、さらに微分的手法により反復法で解くことを特徴とする請求項１２又は請求項１３に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズシステム。
【請求項１５】
所定の数のデータソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得し、データソースから取得したユーザ生成コンテンツごとにグループデータサンプルとし、グループデータサンプルごとに、対応するユーザグループタグを注記し、さらに、前記グループデータサンプルを所定の第１比率を占めるトレーニングセットと所定の第２比率を占める検証セットに分け、ただし前記第１比率と第２比率の和は１以下であり、さらに、前記トレーニングセットにおけるグループデータサンプルを用いて所定のユーザグループタグ識別モデルをトレーニングし、トレーニングが完了した後、前記検証セットを用いて、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルの正確度について検証し、さらに、正確度が所定の閾値より大きい場合、モデルのトレーニングを終了し、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルを前記ユーザグループタグ識別モデルとし、正確度が所定の閾値以下である場合、データソースの数を増加し、増加分のデータソースを含めて再度トレーニングを行うトレーニングモジュールをさらに含むことを特徴とする請求項１１、請求項１２又は請求項１３に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズシステム。
【請求項１６】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に、データソースに基づく業務カスタマイズシステムが記憶されており、前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが処理手段により実行されるとき、
所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得するステップＳ１と、
予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別するステップＳ２と、
ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行うステップＳ３と、を実現することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１７】
前記ユーザグループタグ識別モデルは最大エントロピー原理に基づき確立され、前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はユーザの挙動属性の分布関数を含み、前記ユーザの挙動属性の分布関数は
2019519009.tif 000061
であり、ただし、前記ｘはユーザ、前記ｙはユーザタグ、前記ｆｊ（ｘ，ｙ）はユーザｘのｊ番目の特徴の属性、λｊ,ｙ＝｛λ１,ｙ，λ２,ｙ，λ３,ｙ，・・・，λF,ｙ｝はユーザの挙動属性の確率分布、前記Ｚ（ｘ）は正規化因子であることを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１８】
前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はさらに最適化関数を含み、前記最適化関数は
2019519009.tif 000062
であり、ただし、前記P(xi,yi)はユーザグループタグにおけるユーザｘｉのタグｙｉの出現確率、前記
2019519009.tif 000063
はユーザの挙動属性の尤度関数、前記
2019519009.tif 000064
は正規化因子、前記βは前記最適化関数の正規化の度合いをコントロールするパラメータであることを特徴とする請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１９】
前記ユーザグループタグ識別モデルを識別するプロセスは前記ユーザの挙動属性の確率分布を反復法で解くステップを含み、各反復法で解くステップにおいて、さらに微分的手法により反復法で解くことを特徴とする請求項１７又は請求項１８に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２０】
前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが前記処理手段により実行されてステップＳ１を行う前に、さらに、
所定の数のデータソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得し、データソースから取得したユーザ生成コンテンツごとにグループデータサンプルとし、グループデータサンプルごとに、対応するユーザグループタグを注記するステップＳ０１と、
前記グループデータサンプルを所定の第１比率を占めるトレーニングセットと所定の第２比率を占める検証セットに分ける（ただし前記第１比率と第２比率の和は１以下である）ステップＳ０２と、
前記トレーニングセットにおけるグループデータサンプルを用いて所定のユーザグループタグ識別モデルをトレーニングし、トレーニングが完了した後、前記検証セットを用いて、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルの正確度について検証するステップＳ０３と、
正確度が所定の閾値より大きい場合、モデルのトレーニングを終了し、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルをステップＳ２におけるユーザグループタグ識別モデルとし、正確度が所定の閾値以下である場合、データソースの数を増加し、増加分のデータソースを含めて再度トレーニングを行うステップＳ０４と、を行うことを特徴とする請求項１６、請求項１７又は請求項１８に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
「関連出願の相互参照」
本願は、パリ条約に基づき、２０１７年５月５日に出願された中国特許出願第２０１７１０３１３９９５０号の「データソースに基づく業務カスタマイズ装置、方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体」と題する中国特許出願の優先権を主張し、当該出願の全体が参照によりここに組み込まれる。
【０００２】
本発明は、インターネット技術分野に関し、特にデータソースに基づく業務カスタマイズ装置、方法、システム及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
ユーザ生成コンテンツ（Ｕｓｅｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ  Ｃｏｎｔｅｎｔ、ＵＧＣ）は、ユーザがウェブサイトやその他の公開媒体を活用して生成するコンテンツである。このようなコンテンツとして、ウェイボー（ミニブログサイト）や掲示板への投稿、ユーザが自ら製作するオーディオとビデオ、Ｑ＆Ａ、各種のニュースが挙げられ、単独で伝達して表示したり再生させたりできる。現在、銀行や保険会社など、多くの金融会社は、このようなユーザ生成コンテンツに基づき分析して、ユーザごとに挙動特徴タグを決定し、当該タグに基づき、対応する業務をカスタマイズし、業務内容を説明するようにしている。
【０００４】
しかしながら、ユーザごとに挙動特徴タグを決定し、業務のカスタマイズを行うという従来の方法では、インターネットに膨大なユーザ生成コンテンツが流れるために効率が低く、業務をカスタマイズする際に大きな限界がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、グループ的なデータソースに基づき、広範囲で業務カスタマイズを行って、業務カスタマイズの効率を高めるために、データソースに基づく業務カスタマイズ装置、方法、システム及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成すべく、本発明は、データソースに基づく業務カスタマイズ装置を提供し、前記データソースに基づく業務カスタマイズ装置は、記憶手段と、処理手段と、前記記憶手段に記憶されており、且つ前記処理手段上で動作するデータソースに基づく業務カスタマイズシステムと、を含み、前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが前記処理手段により実行されるとき、
所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得するステップＳ１と、
予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別するステップＳ２と、
ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行うステップＳ３と、を実現する。
【０００７】
上記の目的を達成すべく、本発明は、データソースに基づく業務カスタマイズ方法をさらに提供し、前記データソースに基づく業務カスタマイズ方法は、
所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得するステップＳ１と、
予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別するステップＳ２と、
ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行うステップＳ３と、を含む
【０００８】
上記の目的を達成すべく、本発明は、データソースに基づく業務カスタマイズシステムをさらに提供し、前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムは、
所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得する取得モジュールと、
予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別する識別モジュールと、
ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行う決定モジュールと、を含む。
【０００９】
本発明は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供し、前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に、データソースに基づく業務カスタマイズシステムが記憶されており、前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが処理手段により実行されるとき、
所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得するステップＳ１と、
予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別するステップＳ２と、
ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行うステップＳ３と、を実現する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得し、ユーザグループタグ識別モデルを用いて各データソースに対応するユーザグループタグを識別し、そして各データソースに対応するグループ業務を決定し、各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信するものであり、本発明は、ユーザグループタグ識別モデルを用いて、各データソースにおけるユーザを迅速に、かつ正確に識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別し、グループ的なデータソースに対応するユーザグループタグに基づき、グループ業務のカスタマイズを行うことにより、広範囲で業務カスタマイズを行い、業務カスタマイズの効率を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の各実施例を実現する環境の非限定例の概略図である。
【図２】図１のデータソースに基づく業務カスタマイズ装置の一実施例のハードウェア構成の概略図である。
【図３】本発明のデータソースに基づく業務カスタマイズシステムの一実施例の概略構造図である。
【図４】本発明のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法の実施例１のフローチャートである。
【図５】本発明のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法の実施例２のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の目的、技術的解決手段及び利点をより明瞭にするために、以下に、実施例及び図面を踏まえて本発明を詳細に説明する。ただし、本明細書に記載される実施例は、本発明を限定せず、説明的なものに過ぎない。当業者は、本発明の実施例に基づき、創造的な労働をすることなく得られる他の全ての実施例は、本発明の保護範囲に含まれるものとする。
【００１３】
なお、本明細書における「第１」、「第２」などの用語は、記載上の便宜を図るためのものに過ぎず、重要性を示唆するものでも、技術的特徴の数を示すものでもない。これにより、「第１」又は「第２」で限定される特徴は、少なくとも１つの当該特徴を含み、又はそれらしき意味を成すものである。また、各実施例による技術的解決手段を互いに組み合わせることはできるが、ただし、このような組み合わせは当業者が実現可能な範囲に限定されており、技術的解決手段の組み合わせによって矛盾が生じたり、実現できなかったりする場合は、当該技術的解決手段の組み合わせを認めず、本発明が請求する保護範囲にないものとする。
【００１４】
図１は、本発明の各実施例を実現する環境の非限定例の概略図を示す。図１によると、本実施例において、本発明は、データソースに基づく業務カスタマイズ装置１、端末２、及びネットワーク３からなる環境を含むが、これらに限定されない環境に用いることができる。データソースに基づく業務カスタマイズ装置１は、例えば、携帯電話、スマートフォン、ノートＰＣ、ブロードキャストレシーバ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、タブレットＰＣ、ポータブルメディアプレーヤ（ＰＭＰ）、ナビゲーション装置などの携帯型機器、又はデジタルＴＶ、デスクトップＰＣ、ノートＰＣ、サーバなどの固定端末である。端末機器２は、キーボード、マウス、リモートコントローラ、タッチパッド、又は音声制御機器などの手段によりユーザとマンマシンインタラクションを行うあらゆる電子製品、例えば、ＰＣ、タブレットＰＣ、スマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント、ゲーム機、インターネットプロトコル放送テレビ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ、ＩＰＴＶ）、ウェアラブル端末、ナビゲーション装置などの携帯型機器、又はデジタルＴＶ、デスクトップＰＣ、ノートＰＣ、サーバなどの固定端末を含むが、これらに限定されない。ネットワーク３は、例えば、イントラネット（Ｉｎｔｒａｎｅｔ）、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）、ＧＳＭ(登録商標)（Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｆ  Ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（Ｗｉｄｅｂａｎｄ  Ｃｏｄｅ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ａｃｃｅｓｓ）、４Ｇネットワーク、５Ｇネットワーク、ブルートゥース（登録商標）（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、Ｗｉ−Ｆｉなどの無線又は有線ネットワークである。データソースに基づく業務カスタマイズ装置１はネットワーク３を介して１つ又は複数の端末２とそれぞれ通信接続を確立する。
【００１５】
データソースに基づく業務カスタマイズ装置１は、予め設定された又は記憶されているコマンドに従って、数値計算及び／又は情報処理を自動的に行う機器である。データソースに基づく業務カスタマイズ装置１として、コンピュータ、単一のネットワークサーバ、複数のネットワークサーバからなるサーバ群、もしくはクラウドコンピューティングに基づく大量のホストやネットワークサーバからなるクラウド型機器が挙げられ、クラウドコンピューティングとは、分散コンピューティングの１種であり、疎結合されている複数のコンピュータクラスターからなる大型仮想コンピュータを指すものである。
【００１６】
図２は、図１のデータソースに基づく業務カスタマイズ装置１に係るハードウェア構成の非限定例の概略図を示す。図２によると、本実施例では、データソースに基づく業務カスタマイズ装置１が、システムバスなどを介して互いに通信可能に接続される記憶手段１１と、処理手段１２と、ネットワークインタフェース１３とを含むが、これらに限定されない。図２は要素１１、要素１２、及び要素１３を備えるデータソースに基づく業務カスタマイズ装置１を示しているが、必ずしも示された全ての要素で実施するとは限らず、代替案として、より多い又はより少ない数の要素で実施してもよい。
【００１７】
このうち、記憶手段１１は少なくとも１つのタイプの読み取り可能な記憶媒体を含む。前記読み取り可能な記憶媒体は、フラッシュメモリ、ハードディスク、マルチメディアカード、カード型記憶手段（例えば、ＳＤ又はＤＸメモリ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、磁気記憶手段、磁気ディスク、ＣＤＲＯＭなどの不揮発性記憶媒体を含む。いくつかの実施例では、記憶手段１１が、データソースに基づく業務カスタマイズ装置１の内部記憶手段、例えば、データソースに基づく業務カスタマイズ装置１のハードディスク又はメモリであり、別の実施例では、記憶手段１１が、データソースに基づく業務カスタマイズ装置１の外部記憶手段、例えば、データソースに基づく業務カスタマイズ装置１に搭載される外付けハードディスク、スマートメディアカード（Ｓｍａｒｔ  Ｍｅｄｉａ（登録商標）  Ｃａｒｄ、ＳＭＣ）、セキュアデジタル（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ、ＳＤ）カード、フラッシュカード（Ｆｌａｓｈ  Ｃａｒｄ）などである。なお、記憶手段１１は、データソースに基づく業務カスタマイズ装置１の内部記憶手段とその外部記憶手段の両方を含んでもよい。本実施例では、記憶手段１１が一般的に、データソースに基づく業務カスタマイズ装置１にインストールされるオペレーティングシステム及び各種アプリケーションソフトウェア、例えば、前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムのプログラムコードなどを記憶するために用いられる。また、記憶手段１１は、すでに出力された又は出力する各種データを一時的に記憶するためにも用いられる。
【００１８】
いくつかの実施例では、処理手段１２が、例えば、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、又はその他のデータ処理チップである。処理手段１２は一般的に、データソースに基づく業務カスタマイズ装置１全体の動作、例えば、端末機器２とのデータ交換又は通信に関連する制御や処理などの実行を制御するために用いられる。本実施例では、処理手段１２が、記憶手段１１に記憶されているプログラムコードを実行し又はデータを処理し、例えば、前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムなどを実行するために用いられる。
【００１９】
ネットワークインタフェース１３は、無線ネットワークインタフェース、又は有線ネットワークインタフェースを含んでもよい。ネットワークインタフェース１３は一般的に、データソースに基づく業務カスタマイズ装置１とその他の電子機器の間に通信接続を確立するために用いられる。本実施例では、ネットワークインタフェース１３は主に、ネットワーク３を介してデータソースに基づく業務カスタマイズ装置１と１つ又は複数の端末２を接続させることで、データを伝送するチャンネルと通信接続を確立するために用いられる。
【００２０】
データソースに基づく業務カスタマイズシステムは、記憶手段１１に記憶されており、記憶手段１１に記憶されている少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能なコマンドを含み、前記少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能なコマンドが処理手段１２により実行されることで、本発明の各実施例のブロックチェーンにおける取引方法を実現する。上記のとおり、当該少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能なコマンドは、その各部分で実現する機能の違いにより、異なる論理モジュールに分けることができ、例えば、図３に示すように、取得モジュール、識別モジュール及び決定モジュールを含む。
【００２１】
前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが処理手段１２により実行されるとき、次に示すステップＳ１、ステップＳ２、及びステップＳ３を実現する。
【００２２】
ステップＳ１において、所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得する。
【００２３】
本実施例では、所定のデータソースは、例えば、ミニブログサイト、掲示板又はニュースサイトなどである。データソースには大量のユーザが登録しており、ユーザは誰でも自らユーザ生成コンテンツを製作することができる。
【００２４】
本実施例では、業務カスタマイズシステムが各データソースにおけるユーザ生成コンテンツをリアルタイムに取得することで、各データソースから最新のユーザ生成コンテンツを取得してもよいが、システムの負荷を減らすため、各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを定時的に（例えば１時間ごとに）取得してもよい。
【００２５】
具体的には、データソースにユーザ生成コンテンツが生成されると、そのユーザ生成コンテンツを自動的に前記業務カスタマイズシステムに送信し、又は所定のサーバの記憶エリアに記憶し、そして業務カスタマイズシステムにより当該サーバから当該ユーザ生成コンテンツを取得してもよい。
【００２６】
ステップＳ２において、予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別する。
【００２７】
ただし、予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルは機械学習モデル、例えば、サポートベクターマシンモデル、ランダムフォレストモデルなどであり、当然のことながら、これら以外のモデルでもよい。
【００２８】
好ましくは、ユーザグループタグ識別モデルは最大エントロピー原理に基づき確立されるモデルであり、エントロピーを最大にする確率分布をユーザの挙動属性の確率分布とし、ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数は、ユーザの挙動属性の分布関数を含み、ユーザの挙動属性の分布関数は各ユーザに対応する挙動属性の確率分布状况を記述する。ユーザの挙動属性の分布関数は、
2019519009.tif 000003
である。当該ユーザの挙動属性の分布関数は指数分布関数であり、ただし、ｘはユーザ、ｙはユーザタグ（例えば、「資産運用」、「証券」、「保険」など）、fｊ（ｘ，ｙ）はユーザｘのｊ番目の挙動属性（ユーザの挙動属性とはデータソースにおけるその動作を指し、例えば、データソースでのコンテンツ発表や発言などである）、Ｆはユーザｘの挙動属性の総数、λｊ,ｙ＝｛λ１,ｙ，λ２,ｙ，λ３,ｙ，・・・，λF,ｙ｝はユーザの挙動属性の確率分布（すなわち）、Ｚ（ｘ）は正規化因子である。Ｚ（ｘ）は正規化によりユーザの挙動属性の分布関数
2019519009.tif 000004
を［０，１］にリスケーリングするためのものであり、その値は
2019519009.tif 000005
である。
【００２９】
本実施例では、最大エントロピー原理に基づき確立されるユーザグループタグ識別モデルは、各データソースのユーザグループタグを迅速に、かつ正確に識別するためのものである。
【００３０】
さらに、上記のユーザの挙動属性の分布関数によると、ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はさらに最適化関数を含み、最適化関数は最適解、又は最大の評価値を求めるアルゴリズムを構築するためのものであり、前記最適化関数は、
2019519009.tif 000006
であり、ただし、λｊ,ｙは
2019519009.tif 000007
とし（すなわちユーザの挙動属性の確率分布）、P（xi，yi）はユーザグループタグにおけるユーザｘｉのタグｙｉの出現確率、
2019519009.tif 000008
はユーザの挙動属性の尤度関数、
2019519009.tif 000009
は正規化因子、βは最適化関数の正規化の度合いをコントロールするパラメータである。βの値の範囲は［０，１］、好ましくはβ＝０．６である。
【００３１】
ａｒｇｍａｘは最大点作用素を探索し、いずれのユーザにおいても最大値となるように解くことを意味し、そして各データソースのユーザグループタグはで表すことができる。
【００３２】
ステップＳ３において、ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行う。
【００３３】
本実施例では、予めマッピングによりユーザグループタグと対応するグループ業務を関連付け、例えば、ユーザグループタグが「資産運用」、又は「証券」である場合、マッピングにより当該ユーザグループタグと株式業務、基金業務、債券業務、先物業務又は保険業務等などのグループ業務を関連付け、また、ユーザグループタグが「保険」である場合、マッピングにより当該ユーザグループタグと財産保険業務、生命保険業務、自動車保険業務、海上保険業務などのグループ業務を関連付け、また、ユーザグループタグが「生命保険」である場合、マッピングにより当該ユーザグループタグと生命保険業務（投資型、貯蓄型、個人年金型又は通常型などを含む）、健康保険業務又は損害保険業務などのグループ業務を関連付け、そしてユーザグループタグとグループ業務のマッピング関係を、例えばリストなどの形で記憶する。
【００３４】
各データソースのユーザグループタグが識別された後、記憶されているユーザグループタグとグループ業務のマッピング関係に基づき対応するグループ業務を決定し、各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信し、例えば、グループ業務の営業マンの端末に送信し、そして営業マンは当該データソースにおける全てのユーザに対してグループ業務のカスタマイズを行って業務内容を説明する。
【００３５】
従来技術と比べて、本実施例は、所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得し、ユーザグループタグ識別モデルを用いて各データソースに対応するユーザグループタグを識別し、そして各データソースに対応するグループ業務を決定し、各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信するものであり、本実施例は、ユーザグループタグ識別モデルを用いて、各データソースにおけるユーザを迅速に、かつ正確に識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別し、グループ的なデータソースに対応するユーザグループタグに基づき、グループ業務のカスタマイズを行うことにより、広範囲で業務カスタマイズを行い、業務カスタマイズの効率を高めることができる。
【００３６】
好ましい実施例として、上記の図１の実施例をベースに、ユーザグループタグ識別モデルを速く解くために、その解くプロセスは反復法で解くステップを含み、当該ステップは、微分した結果を０とする式を求めることを目的とする。当該反復法で解くステップは、次のとおりである。
【００３７】
確定するデータソースの挙動属性の分布関数を仮定し、
2019519009.tif 000010
と記し、ただし
2019519009.tif 000011
である。
2019519009.tif 000012
と仮定し、ユーザの挙動属性の確率分布を解くとき、上記の最適化関数により、
2019519009.tif 000013
を得て、
不等式-logα≧αにより、
2019519009.tif 000014
＝
2019519009.tif 000015
を得て、
また、イェンセンの不等式（Ｊｅｎｓｅｎ’ｓ  ｉｎｅｑｕａｌｉｔｙ）
2019519009.tif 000016
により、
2019519009.tif 000017
を得て、微分すると、
2019519009.tif 000018
（微分した結果を０とする式）を得る。
【００３８】
好ましくは、上記の反復法でユーザグループタグ識別モデルを解く各ステップにおいて、さらに微分的手法により反復法で解き、これによって上記の式
2019519009.tif 000019
を０とするときの近似解を速く解くことを目的とする。
【００３９】
式
2019519009.tif 000020
を
2019519009.tif 000021
と仮定し、各反復法で解くステップでは、いずれも微分した結果を０とするが、この式はaebx+cx+d=0に類似する形式で、解くのは困難であるため、Ｎｅｗｔｏｎ−Ｒａｐｈｓｏｎ法で解く。つまり、ｘが極めて小さな値であるため、
2019519009.tif 000022
となり、
2019519009.tif 000023
であるため、
このように繰り返せば、
2019519009.tif 000024
（上記の微分した結果を０とする式の近似解）を得て、
2019519009.tif 000025
となると終了し（ただしは収束精度をコントロールする値）、解くプロセスが完了する。
【００４０】
好ましい実施例として、上記の図２の実施例をベースに、トレーニングにより、データソースのユーザグループタグを迅速に、かつ正確に識別するモデルを得るために、前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが処理手段１２により実行されてステップＳ１を行う前に、さらに、次に示すステップＳ０１、ステップＳ０２、ステップＳ０３及びステップＳ０４を行う。
【００４１】
ステップＳ０１において、所定の数（例えば１０００個）のデータソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得し、データソースから取得したユーザ生成コンテンツごとにグループデータサンプルとし、グループデータサンプルごとに、対応するユーザグループタグを注記する。ただし、各グループデータサンプルに、１つ又は複数のユーザグループタグを注記し、ユーザグループタグは例えば、「資産運用」、「保険」などである。
【００４２】
ステップＳ０２において、前記グループデータサンプルを所定の第１比率（例えば５０％）を占めるトレーニングセットと所定の第２比率を占める検証セット（例えば２５％）に分け、ただし前記第１比率と第２比率の和は１以下である。
【００４３】
ステップＳ０３において、前記トレーニングセットにおけるグループデータサンプルを用いて所定のユーザグループタグ識別モデルをトレーニングし、トレーニングが完了した後、前記検証セットを用いて、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルの正確度について検証する。
【００４４】
ステップＳ０４において、正確度が所定の閾値（例えば９８．５％）より大きい場合、モデルのトレーニングを終了し、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルをステップＳ２におけるユーザグループタグ識別モデルとし、正確度が所定の閾値以下である場合、データソースの数を増加し、例えば、データソースを３００個増加し、そして増加分のデータソースを含めて再度トレーニングを行う。
【００４５】
図４は、本発明のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法の一実施例のフローチャートを示す。図４によると、当該データソースに基づく業務カスタマイズ方法は、次に示すステップＳ１、ステップＳ２、及びステップＳ３を含む。
【００４６】
ステップＳ１において、所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得する。
【００４７】
本実施例では、所定のデータソースは、例えば、ミニブログサイト、掲示板又はニュースサイトなどである。データソースには大量のユーザが登録しており、ユーザは誰でも自らユーザ生成コンテンツを製作することができる。
【００４８】
本実施例では、業務カスタマイズシステムが各データソースにおけるユーザ生成コンテンツをリアルタイムに取得することで、各データソースから最新のユーザ生成コンテンツを取得してもよいが、システムの負荷を減らすため、各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを定時的に（例えば１時間ごとに）取得してもよい。
【００４９】
具体的には、データソースにユーザ生成コンテンツが生成されると、そのユーザ生成コンテンツを自動的に前記業務カスタマイズシステムに送信し、又は所定のサーバの記憶エリアに記憶し、そして業務カスタマイズシステムにより当該サーバから当該ユーザ生成コンテンツを取得してもよい。
【００５０】
ステップＳ２において、予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別する。
【００５１】
ただし、予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルは機械学習モデル、例えば、サポートベクターマシンモデル、ランダムフォレストモデルなどであり、当然のことながら、これら以外のモデルでもよい。
【００５２】
好ましくは、ユーザグループタグ識別モデルは最大エントロピー原理に基づき確立されるモデルであり、エントロピーを最大にする確率分布をユーザの挙動属性の確率分布とし、ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数は、ユーザの挙動属性の分布関数を含み、ユーザの挙動属性の分布関数は各ユーザに対応する挙動属性の確率分布状况を記述する。ユーザの挙動属性の分布関数は、
2019519009.tif 000026
である。当該ユーザの挙動属性の分布関数は指数分布関数であり、ただし、ｘはユーザ、ｙはユーザタグ（例えば、「資産運用」、「証券」、「保険」など）、fj(x,y)はユーザｘのｊ番目の挙動属性（ユーザの挙動属性とはデータソースにおけるその動作を指し、例えば、データソースでのコンテンツ発表や発言などである）、Ｆはユーザｘの挙動属性の総数、λｊ,ｙ＝｛λ１,ｙ，λ２,ｙ，λ３,ｙ，・・・，λF,ｙ｝はユーザの挙動属性の確率分布（すなわち）、Ｚ（ｘ）は正規化因子である。Ｚ（ｘ）は正規化によりユーザの挙動属性の分布関数
2019519009.tif 000027
を［０，１］にリスケーリングするためのものであり、その値は
2019519009.tif 000028
である。
【００５３】
本実施例では、最大エントロピー原理に基づき確立されるユーザグループタグ識別モデルは、各データソースのユーザグループタグを迅速に、かつ正確に識別するためのものである。
【００５４】
さらに、上記のユーザの挙動属性の分布関数によると、ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はさらに最適化関数を含み、最適化関数は最適解、又は最大の評価値を求めるアルゴリズムを構築するためのものであり、前記最適化関数は、
2019519009.tif 000029
であり、ただし、λｊ,ｙは
2019519009.tif 000030
とし（すなわちユーザの挙動属性の確率分布）、P(xi,yi)はユーザグループタグにおけるユーザｘｉのタグｙｉの出現確率、
2019519009.tif 000031
はユーザの挙動属性の尤度関数、
2019519009.tif 000032
は正規化因子、βは最適化関数の正規化の度合いをコントロールするパラメータである。βの値の範囲は［０，１］、好ましくはβ＝０．６である。
【００５５】
ａｒｇｍａｘは最大点作用素を探索し、いずれのユーザにおいても最大値となるように解くことを意味し、そして各データソースのユーザグループタグはで表すことができる。
【００５６】
ステップＳ３において、ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行う。
【００５７】
本実施例では、予めマッピングによりユーザグループタグと対応するグループ業務を関連付け、例えば、ユーザグループタグが「資産運用」、又は「証券」である場合、マッピングにより当該ユーザグループタグと株式業務、基金業務、債券業務、先物業務又は保険業務等などのグループ業務を関連付け、また、ユーザグループタグが「保険」である場合、マッピングにより当該ユーザグループタグと財産保険業務、生命保険業務、自動車保険業務、海上保険業務などのグループ業務を関連付け、また、ユーザグループタグが「生命保険」である場合、マッピングにより当該ユーザグループタグと生命保険業務（投資型、貯蓄型、個人年金型又は通常型などを含む）、健康保険業務、損害保険業務などのグループ業務を関連付け、そしてユーザグループタグとグループ業務のマッピング関係を、例えばリストなどの形で記憶する。
【００５８】
各データソースのユーザグループタグが識別された後、記憶されているユーザグループタグとグループ業務のマッピング関係に基づき対応するグループ業務を決定し、各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信し、例えば、グループ業務の営業マンの端末に送信し、そして営業マンは当該データソースにおける全てのユーザに対してグループ業務のカスタマイズを行って業務内容を説明する。
【００５９】
従来技術と比べて、本実施例は、所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得し、ユーザグループタグ識別モデルを用いて各データソースに対応するユーザグループタグを識別し、そして各データソースに対応するグループ業務を決定し、各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信するものであり、本実施例は、ユーザグループタグ識別モデルを用いて、各データソースにおけるユーザを迅速に、かつ正確に識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別し、グループ的なデータソースに対応するユーザグループタグに基づき、グループ業務のカスタマイズを行うことにより、広範囲で業務カスタマイズを行い、業務カスタマイズの効率を高めることができる。
【００６０】
好ましい実施例として、上記の図４の実施例をベースに、ユーザグループタグ識別モデルを速く解くために、その解くプロセスは反復法で解くステップを含み、当該ステップは、微分した結果を０とする式を求めることを目的とする。当該反復法で解くステップは、次のとおりである。
【００６１】
確定するデータソースの挙動属性の分布関数を仮定し、
2019519009.tif 000033
と記し、ただし
2019519009.tif 000034
である。
2019519009.tif 000035
と仮定し、ユーザの挙動属性の確率分布を解くとき、上記の最適化関数により、
2019519009.tif 000036
を得て、
不等式-logα≧αにより、
2019519009.tif 000037
＝
2019519009.tif 000038
を得て、
また、イェンセンの不等式（Ｊｅｎｓｅｎ’ｓ  ｉｎｅｑｕａｌｉｔｙ）
2019519009.tif 000039
により、
2019519009.tif 000040
を得て、微分すると、
2019519009.tif 000041
（微分した結果を０とする式）を得る。
【００６２】
好ましくは、上記の反復法でユーザグループタグ識別モデルを解く各ステップにおいて、さらに微分的手法により反復法で解き、これによって上記の式
2019519009.tif 000042
を０とするときの近似解を速く解くことを目的とする。
【００６３】
式
2019519009.tif 000043
を
2019519009.tif 000044
と仮定し、各反復法で解くステップでは、いずれも微分した結果を０とするが、この式はaebx+cx+d=0に類似する形式で、解くのは困難であるため、Ｎｅｗｔｏｎ−Ｒａｐｈｓｏｎ法で解く。つまり、ｘが極めて小さな値であるため、
2019519009.tif 000045
となり、
2019519009.tif 000046
であるため、
このように繰り返せば、
2019519009.tif 000047
（上記の微分した結果を０とする式の近似解）を得て、
2019519009.tif 000048
となると終了し（ただしは収束精度をコントロールする値）、解くプロセスが完了する。
【００６４】
好ましい実施例として、図５に示すように、上記の図４の実施例をベースに、トレーニングにより、データソースのユーザグループタグを迅速に、かつ正確に識別するモデルを得るために、ステップＳ１前に、さらに、次に示すステップＳ０１、ステップＳ０２、ステップＳ０３及びステップＳ０４を含む。
【００６５】
ステップＳ０１において、所定の数（例えば１０００個）のデータソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得し、データソースから取得したユーザ生成コンテンツごとにグループデータサンプルとし、グループデータサンプルごとに、対応するユーザグループタグを注記する。ただし、各グループデータサンプルに、１つ又は複数のユーザグループタグを注記し、ユーザグループタグは例えば、「資産運用」、「保険」などである。
【００６６】
ステップＳ０２において、前記グループデータサンプルを所定の第１比率（例えば５０％）を占めるトレーニングセットと所定の第２比率を占める検証セット（例えば２５％）に分け、ただし前記第１比率と第２比率の和は１以下である。
【００６７】
ステップＳ０３において、前記トレーニングセットにおけるグループデータサンプルを用いて所定のユーザグループタグ識別モデルをトレーニングし、トレーニングが完了した後、前記検証セットを用いて、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルの正確度について検証する。
【００６８】
ステップＳ０４において、正確度が所定の閾値（例えば９８．５％）より大きい場合、モデルのトレーニングを終了し、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルをステップＳ２におけるユーザグループタグ識別モデルとし、正確度が所定の閾値以下である場合、データソースの数を増加し、例えば、データソースを３００個増加し、そして増加分のデータソースを含めて再度トレーニングを行う。
【００６９】
本発明は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供し、前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に、データソースに基づく業務カスタマイズシステムが記憶されており、前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが処理手段により実行するとき、上記のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法のステップを実現する。
【００７０】
本発明の実施例に付与した番号は、記載上の便宜を図るためのものに過ぎず、実施例に優劣をつけるものではない。
【００７１】
当業者は、実施形態に関する上記の記載により、上記の実施例の方法は、ソフトウェアと必要な汎用ハードウェアプラットフォームを組み合わせる方式でも、ハードウェアでも実現できるが、多くの場合には、前者がより好ましい実施形態であることを理解できるであろう。これにより、本発明の技術的解決手段の趣旨又は従来技術について改良した部分を、ソフトウェア製品の形で表現でき、当該コンピュータソフトウェア製品は、１つの記憶媒体（例えば、ＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気ディスク、ＣＤＲＯＭ）に記憶されており、且つ、端末機器（例えば、携帯電話、コンピュータ、サーバ、空調装置、又はネットワーク機器）により本発明の各実施例に記載の方法を実行するための複数のコマンドを含む。
【００７２】
上記の内容は、本発明の好ましい実施例を記載したに過ぎず、これをもって本発明の特許請求の範囲を限定するものではなく、本発明の明細書及び図面の内容に基づいてなされた均等な構造やプロセスにおける均等な変更、又はその他の関連する技術分野への直接的もしくは間接的な適用は、いずれも本発明の特許保護の範囲に含まれるものとする。
【図１】
2019519009.tif 000065
【図２】
2019519009.tif 000066
【図３】
2019519009.tif 000067
【図４】
2019519009.tif 000068
【図５】
2019519009.tif 000069
【手続補正書】
【提出日】平成30年9月19日(2018.9.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データソースに基づく業務カスタマイズ装置であって、
記憶手段と、処理手段と、前記記憶手段に記憶されており、且つ前記処理手段上で動作するデータソースに基づく業務カスタマイズシステムとを含み、前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが前記処理手段により実行されるとき、
所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得するステップＳ１と、
予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別するステップＳ２と、
ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行うステップＳ３と、を実現することを特徴とするデータソースに基づく業務カスタマイズ装置。
【請求項２】
前記ユーザグループタグ識別モデルは最大エントロピー原理に基づき確立され、前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はユーザの挙動属性の分布関数を含み、前記ユーザの挙動属性の分布関数は
2019519009.tif 000070
であり、ただし、前記ｘはユーザ、前記ｙはユーザタグ、前記ｆｊ（ｘ，ｙ）はユーザｘのｊ番目の特徴の属性、λｊ,ｙ＝｛λ１,ｙ，λ２,ｙ，λ３,ｙ・・・，λF,ｙ｝はユーザの挙動属性の確率分布、前記Ｚ（ｘ）は正規化因子であることを特徴とする請求項１に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ装置。
【請求項３】
前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はさらに最適化関数を含み、前記最適化関数は
2019519009.tif 000071
であり、ただし、前記P(xi,yj)はユーザグループタグにおけるユーザｘｉのタグｙｉの出現確率、前記
2019519009.tif 000072
はユーザの挙動属性の尤度関数、前記
2019519009.tif 000073
は正規化因子、前記βは前記最適化関数の正規化の度合いをコントロールするパラメータであることを特徴とする請求項２に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ装置。
【請求項４】
前記ユーザグループタグ識別モデルを識別するプロセスは前記ユーザの挙動属性の確率分布を反復法で解くステップを含み、各反復法で解くステップにおいて、さらに微分的手法により反復法で解くことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ装置。
【請求項５】
前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが前記処理手段により実行されてステップＳ１を行う前に、さらに、
所定の数のデータソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得し、データソースから取得したユーザ生成コンテンツごとにグループデータサンプルとし、グループデータサンプルごとに、対応するユーザグループタグを注記するステップＳ０１と、
前記グループデータサンプルを所定の第１比率を占めるトレーニングセットと所定の第２比率を占める検証セットに分ける（ただし前記第１比率と第２比率の和は１以下である）ステップＳ０２と、
前記トレーニングセットにおけるグループデータサンプルを用いて所定のユーザグループタグ識別モデルをトレーニングし、トレーニングが完了した後、前記検証セットを用いて、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルの正確度について検証するステップＳ０３と、
正確度が所定の閾値より大きい場合、モデルのトレーニングを終了し、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルをステップＳ２におけるユーザグループタグ識別モデルとし、正確度が所定の閾値以下である場合、データソースの数を増加し、増加分のデータソースを含めて再度トレーニングを行うステップＳ０４と、を行うことを特徴とする請求項１、請求項２又は請求項３に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ装置。
【請求項６】
データソースに基づく業務カスタマイズ方法であって、
所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得するステップＳ１と、
予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別するステップＳ２と、
ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行うステップＳ３と、を含むことを特徴とするデータソースに基づく業務カスタマイズ方法。
【請求項７】
前記ユーザグループタグ識別モデルは最大エントロピー原理に基づき確立され、前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はユーザの挙動属性の分布関数を含み、前記ユーザの挙動属性の分布関数は
2019519009.tif 000074
であり、ただし、前記ｘはユーザ、前記ｙはユーザタグ、前記ｆｊ（ｘ，ｙ）はユーザｘのｊ番目の特徴の属性、λｊ,ｙ＝｛λ１,ｙ，λ２,ｙ，λ３,ｙ・・・，λF,ｙ｝はユーザの挙動属性の確率分布、前記Ｚ（ｘ）は正規化因子であることを特徴とする請求項６に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法。
【請求項８】
前記ユーザグループタグ識別モデルのモデル定義関数はさらに最適化関数を含み、前記最適化関数は
2019519009.tif 000075
であり、前記P(xi,yj)はユーザグループタグにおけるユーザｘｉのタグｙｉの出現確率、前記
2019519009.tif 000076
はユーザの挙動属性の尤度関数、前記
2019519009.tif 000077
は正規化因子、前記βは前記最適化関数の正規化の度合いをコントロールするパラメータであることを特徴とする請求項７に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法。
【請求項９】
前記ユーザグループタグ識別モデルを識別するプロセスは前記ユーザの挙動属性の確率分布を反復法で解くステップを含み、各反復法で解くステップにおいて、さらに微分的手法により反復法で解くことを特徴とする請求項７又は請求項８に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法。
【請求項１０】
前記ステップＳ１を行う前に、
所定の数のデータソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得し、データソースから取得したユーザ生成コンテンツごとにグループデータサンプルとし、グループデータサンプルごとに、対応するユーザグループタグを注記するステップＳ０１と、
前記グループデータサンプルを所定の第１比率を占めるトレーニングセットと所定の第２比率を占める検証セットに分ける（ただし前記第１比率と第２比率の和は１以下である）ステップＳ０２と、
前記トレーニングセットにおけるグループデータサンプルを用いて所定のユーザグループタグ識別モデルをトレーニングし、トレーニングが完了した後、前記検証セットを用いて、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルの正確度について検証するステップＳ０３と、
正確度が所定の閾値より大きい場合、モデルのトレーニングを終了し、トレーニングを経たユーザグループタグ識別モデルをステップＳ２におけるユーザグループタグ識別モデルとし、正確度が所定の閾値以下である場合、データソースの数を増加し、増加分のデータソースを含めて再度トレーニングを行うステップＳ０４と、を行うことを特徴とする請求項６、請求項７又は請求項８に記載のデータソースに基づく業務カスタマイズ方法。
【請求項１１】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に、データソースに基づく業務カスタマイズシステムが記憶されており、前記データソースに基づく業務カスタマイズシステムが処理手段により実行されるとき、
所定の各データソースにおけるユーザ生成コンテンツを取得するステップＳ１と、
予めトレーニングして生成されるユーザグループタグ識別モデルを用いて前記ユーザ生成コンテンツを識別することで、各データソースに対応するユーザグループタグを識別するステップＳ２と、
ユーザグループタグとグループ業務との所定のマッピング関係に基づき、前記各データソースに対応するグループ業務を決定し、前記各データソースと対応するグループ業務を所定の端末に送信して前記各データソースについてグループ業務のカスタマイズを行うステップＳ３と、を実現することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【国際調査報告】
2019519009.tif 000078
2019519009.tif 000079
2019519009.tif 000080
2019519009.tif 000081
2019519009.tif 000082
2019519009.tif 000083